論文の概要: Machine-Learning-Derived Entanglement Witnesses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02301v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 13:56:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 07:44:28.515282
• Title: Machine-Learning-Derived Entanglement Witnesses
• Title（参考訳）: 機械学習型エンタングルメント・ウィットネス
• Authors: Alexander C. B. Greenwood, Larry T. H. Wu, Eric Y. Zhu, Brian T. Kirby, and Li Qian
• Abstract要約: 本稿では,線形支援ベクトルマシン (SVM) と絡み合い目撃者の対応を示す。 我々はこの対応を利用して、二部類と三部類(およびキュビット)の絡み合った状態に対する絡み合いの証人を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.76279816849472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we show a correspondence between linear support vector machines (SVMs) and entanglement witnesses, and use this correspondence to generate entanglement witnesses for bipartite and tripartite qubit (and qudit) target entangled states. An SVM allows for the construction of a hyperplane that clearly delineates between separable states and the target entangled state; this hyperplane is a weighted sum of observables ('features') whose coefficients are optimized during the training of the SVM. We demonstrate with this method the ability to obtain witnesses that require only local measurements even when the target state is a non-stabilizer state. Furthermore, we show that SVMs are flexible enough to allow us to rank features, and to reduce the number of features systematically while bounding the inference error. This allows us to derive W state witnesses capable of detecting entanglement with fewer measurement terms than the fidelity method dominant in today's literature. The utility of this approach is demonstrated on quantum hardware furnished through the IBM Quantum Experience.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,線形支持ベクトルマシン (svms) と絡み合い証人との対応を示し,この対応を用いて2成分および3成分の量子ビット(およびqudit)標的絡み合い状態の絡み合い証人を生成する。 この超平面は、SVMのトレーニング中に係数が最適化される観測可能な("features')の重み付けされた和である。 この方法では, 目標状態が不安定状態であっても, 局所的測定のみを必要とする目撃者を得る能力を示す。 さらに,SVMは特徴のランク付けに十分な柔軟性を持ち,推測誤差を限定しながら機能数を体系的に削減できることを示す。 これにより、今日の文献で支配的な忠実度法よりも少ない測定条件で絡みを検出できるW状態の証人を導出することができる。 このアプローチの実用性は、IBM Quantum Experienceを通じて提供される量子ハードウェア上で実証される。

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